На конференции UWDC 2026 эксперт GIGASCHOOL напомнила: не каждую задачу нужно решать нейросетью. Регулярные операции лучше отдать правилам, числа и классификацию — классическому ML, а LLM применять точечно. Для бизнеса это про экономию: не переплачивать за ИИ там, где хватает простого инструмента.
На волне моды «давайте всё делать через нейросеть» полезный отрезвляющий тезис. Руководитель ИИ-агентства GIGASCHOOL Катерина Лапаева (по докладу на конференции UWDC 2026, материал на Хабре) напоминает: не все задачи требуют большой языковой модели, и в продакшене чаще выигрывают гибридные системы — связка правил, классического машинного обучения и LLM точечно.
Где нейросеть избыточна: регулярные, предсказуемые операции дешевле и надёжнее решать обычной бизнес-логикой и эвристиками; работу с числами и категоризацию — классическими моделями (регрессия, бустинги). LLM подключают там, где нужна работа с языком и смыслом. Важная оговорка эксперта про надёжность: «В гибридных системах ошибка не просто суммируется — она мультиплицируется и накапливается», поэтому классический ML используют как опору, а не отдают цифры нейросети без проверки. Жёстких цифр экономии в материале нет — это экспертная позиция. Подробнее — в статье на Хабре.
